Modelagem das Taxas de Funding de Swaps Perpétuos de Bitcoin com GARCH

Resumo

O artigo examina a relação entre contratos de swap perpétuo inverso da BitMEX e suas respectivas taxas de funding. Relata que as taxas de funding são heterocedásticas e usa a análise de causalidade de Granger para avaliar relações direcionais entre as taxas e os contratos de swap perpétuo inverso de Bitcoin. O estudo também desenvolve uma abordagem de previsão das taxas de funding baseada nos modelos GARCH de melhor ajuste.

Os autores discutem se as taxas de funding podem ajudar a avaliar tendências do mercado e apresentam implicações dos resultados. A descrição não especifica o período dos dados, as especificações GARCH selecionadas, a precisão das previsões nem a direção e a intensidade dos resultados causais. A causalidade de Granger indica precedência preditiva nos dados testados, em vez de comprovar um mecanismo econômico, e o resumo disponível não mostra se os resultados das previsões continuam úteis após mudanças nos regimes de mercado ou ao considerar os custos de negociação.

Ideias principais

• O artigo estuda taxas de funding em swaps perpétuos inversos da BitMEX vinculados ao Bitcoin.
• O artigo caracteriza as taxas de funding como heterocedásticas.
• A causalidade de Granger é usada para examinar relações preditivas entre as taxas e os contratos de swap.
• Modelos GARCH são ajustados para prever taxas de funding.
• A descrição não informa a precisão das previsões nem demonstra que as taxas de funding gerem operações lucrativas.

Tags

# BitMEX Funding Correlation with Bitcoin Exchange Rate


# BitMEX Funding Correlation with Bitcoin Exchange Rate









This paper examines the relationship between Inverse Perpetual Swap contracts, a Bitcoin derivative akin to futures and the margin funding interest rates levied on BitMEX. This paper proves the Heteroskedastic nature of funding rates and goes onto establish a causal relationship between the funding rates and the Bitcoin inverse Perpetual swap contracts based on Granger causality. The paper further dwells into developing a predictive model for funding rates using best-fitted GARCH models. Implications of the results are presented, and funding rates as a predictive tool for gauging the market trend is discussed.

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Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.